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数据挖掘与商务分析 R语言 R软件统计分析入门书 R语言编程教程书籍 教你如何用R进行数据挖掘从入门到精通pdf电子书版本下载

数据挖掘与商务分析  R语言  R软件统计分析入门书  R语言编程教程书籍  教你如何用R进行数据挖掘从入门到精通
  • 美约翰尼斯莱道尔特JohannesLedolter著 著
  • 出版社: 北京:机械工业出版社
  • ISBN:9787111549406
  • 出版时间:2016
  • 标注页数:266页
  • 文件大小:50MB
  • 文件页数:285页
  • 主题词:数据采集;程序语言-程序设计-应用-商务-经济分析

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图书目录

第1章 引言 1

参考文献 5

第2章 处理信息与认识数据 6

2.1 例1:2006年出生数据 6

2.2 例2:校友捐赠 14

2.3 例3:橘子汁 24

参考文献 31

第3章 标准线性回归 32

3.1 用R函数估算线性回归模型 34

3.2 例1:汽车燃油效率 34

3.3 例2:丰田二手车价格 37

附录3.A 模型过度拟合对回归预测均方误差的影响 42

参考文献 43

第4章 局部多项式回归的非参数回归方法 44

4.1 模型的选择 45

4.2 密度估计和直方图平滑化的应用 46

4.3 多重回归模型的拓展 46

4.4 例题和软件 46

4.4.1 例1:老忠实喷泉 46

4.4.2 例2:NOx排放物 49

参考文献 53

第5章 简约在统计建模中的重要性 54

5.1 怎样防止低假阳率 54

参考文献 56

第6章 多参数回归模型中基于惩罚算法的变量选择 57

6.1 例1:前列腺癌 59

6.2 例2:橙汁 63

参考文献 66

第7章 Logistic回归 67

7.1 对二分类响应数据建立线性模型 67

7.2 Logistic回归模型中回归系数的解释 68

7.3 统计推断 69

7.4 对新样例的分类 69

7.5 用R语言估计 70

7.6 例1:死刑数据 70

7.6.1 二分类Logistic回归:Minitab程序输出 71

7.6.2 R语言输出结果的解释与分析 71

7.7 例2:延误的航班 74

7.8 例3:贷款验收 80

7.9 例4:德国信贷数据 83

参考文献 87

第8章 二元分类、概率和分类性能的评价 88

8.1 二元分类 88

8.2 使用概率作决策 88

8.3 灵敏度和特异度 88

8.4 例子:德国信贷数据 89

第9章 最近邻分析分类 93

9.1 k近邻算法 93

9.2 例1:玻璃碎片的法医分析 94

9.3 例2:德国信贷数据 99

参考文献 101

第10章 朴素贝叶斯分析:一种由以分类为主的变量对分类响应变量预测的模型 102

10.1 例:航班延误 102

参考文献 105

第11章 多项式Logistic回归 106

11.1 计算软件 107

11.2 例1:玻璃碎片的法医分析 107

11.3 例2:重温玻璃碎片的法医分析 112

附录11.A 简单三重矩阵的详述 117

参考文献 119

第12章 分类和判别分析的深入探讨 120

12.1 Fisher线性判别函数 122

12.2 例1:德国信用卡数据 123

12.3 例2:Fisher鸢尾花数据 124

12.4 例3:玻璃碎片的法医分析数据 125

12.5 例4:MBA申请数据 127

参考文献 128

第13章 决策树 129

13.1 例1:前列腺癌 133

13.2 例2:摩托车加速度 142

13.3 例3:回顾Fisher鸢尾花数据集 144

第14章 回归、分类树、计算软件及其他实用分类方法的深入探讨 146

14.1 有关树结构的R程序包 146

14.2 卡方自动交互检验 147

14.3 集成方法:Bagging算法、Boosting算法和随机森林 148

14.4 支持向量机 150

14.5 神经网络 151

14.6 R程序包:关于数据挖掘的一个有用的图形用户界面 151

参考文献 153

第15章 聚类 154

15.1 k均值聚类 154

15.2 另眼看聚类:将期望最大化算法应用于混合正态分布 161

15.2.1 E步 162

15.2.2 M步 162

15.3 层次聚类过程 167

参考文献 172

第16章 购物篮分析:关联规则和提升度 173

16.1 例1:在线广播 174

16.2 例2:收入预测 179

参考文献 184

第17章 降维:因子模型和主成分分析 185

17.1 例1:欧洲蛋白质的摄入数据 187

17.2 例2:月度失业率数据 191

第18章 带多重共线性输入的降维回归:主成分回归和偏最小二乘法 194

18.1 三个例子 195

18.1.1 例1:模拟数据 195

18.1.2 例2:基于50个州的历史失业率预测某州下个月的失业率 197

18.1.3 例3:预测下月失业率:比较不同方法样本外预测效果 199

参考文献 201

第19章 文本数据:文本挖掘和情感分析 202

19.1 逆多项式Logistic回归 203

19.2 例1:餐馆评论 204

19.3 例2:政治主张 208

附录19.A Gentzkow/Shapiro关于“slant”的估计和偏最小二乘的关系 210

参考文献 212

第20章 网络数据 214

20.1 例1:15世纪佛罗伦萨的婚姻与权力 214

20.2 例2:友谊网络的连接 218

参考文献 229

附录A 练习 230

附录B 参考文献 264

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